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HPC o Computación de alto rendimiento: Todo lo que necesitas saber

La HPC (High Performance Computing), o computación de alto rendimiento, es un término amplio que se refiere a los ordenadores que trabajan juntos para resolver problemas complejos. Estos sistemas informáticos, que también suelen denominarse supercomputadoras, realizan una computación paralela o computación en clúster, y están diseñados para realizar tareas de cálculo complejas como el modelado y el análisis de grandes conjuntos de datos.

Los sistemas HPC se utilizan en muchos sectores y aplicaciones diferentes. Algunos ejemplos comunes de la utilidad de la HPC está en grandes organizaciones o en empresas que necesitan la potencia de procesamiento de un clúster de ordenadores que operan juntos para analizar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente. Dado que los requisitos de este tipo de cálculos pueden ser muy especializados, la construcción de un sistema HPC requiere componentes de hardware y programas de software específicos.

Hardware HPC

AMD epyc producción
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El primer paso en el diseño de un sistema de computación de alto rendimiento es elegir el hardware adecuado para el trabajo. Hay muchos tipos diferentes de sistemas HPC, pero todos comparten algunos requisitos de hardware comunes. Lo primero que hay que tener en cuenta es el tipo de procesadores que se quiere utilizar en el sistema. Por ejemplo, unidades como las Intel Xeon o AMD EPYC, entre otras muchas, como también IBM POWER, Oracle SPARC, o las nuevas unidades basadas en Arm que también están llegando a este sector.

Las CPUs son el estándar para la mayoría de los sistemas informáticos tradicionales, pero para los sistemas HPC es posible que quieras considerar también el uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para propósito general (GPGPU), como muchas de las grandes máquinas del sector de la supercomputación trabajan actualmente.

También querrás decidir la cantidad de memoria que quieres incluir en tu sistema. Para la mayoría de los sistemas HPC, cuanta más RAM tenga, mejor. En un PC podemos tener unos cuantos GB, pero en este tipo de equipos podemos tener varios TB o más. Generalmente estas memorias son idénticas a las que se usan en un PC, aunque suelen ser ECC.

La última decisión importante sobre el hardware que hay que tomar es el tipo de almacenamiento que se quiere utilizar. Puede ser un disco duro tradicional (muchas unidades en RAID), pero puede ser mejor utilizar algún tipo de almacenamiento más rápido como un SSD (también dispuestos en configuraciones RAID). Estos discos duros también suelen ser similares a los que se emplean en cualquier PC, aunque existen series o modelos específicos para este sector.

Software de computación paralela

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Otro aspecto importante de la construcción de un sistema HPC es la selección del software de computación en paralelo que permitirá a su ordenador trabajar conjuntamente para realizar tareas complejas como si solo fuese uno.

La computación paralela es un método para crear múltiples hilos o procesos que pueden ser ejecutados simultáneamente por un sistema informático. Esto permite que un ordenador realice muchas tareas diferentes al mismo tiempo, lo que es ideal cuando se trata de grandes cantidades de datos.

Hay muchos tipos diferentes de software de computación paralela, pero el más utilizado para los sistemas HPC es un modelo de procesamiento paralelo distribuido (DPP). El software DPP permite al sistema informático dividir los problemas más grandes en tareas más pequeñas, que luego se distribuyen entre un clúster de ordenadores y se ejecutan en paralelo. El software de computación distribuida está diseñado para ejecutarse en grandes redes de ordenadores y aprovecha su capacidad de procesamiento en paralelo distribuyendo las unidades de trabajo entre todos los recursos informáticos disponibles.

Tipos de sistemas HPC

HPC

Hay muchos tipos diferentes de sistemas HPC que pueden utilizarse para diferentes aplicaciones. Algunos de los sistemas HPC más comunes son:

  • Computación paralela de alto rendimiento (HPCC)
  • LINPACK de alto rendimiento (HPL)
  • Computación en clúster de alto rendimiento (HPC)
  • Computadoras extremadamente grandes (ELC)
  • Computadoras muy grandes (VLC)
  • Computación paralela de muy alto rendimiento (VHPC)
  • Supercomputadoras

Estos diferentes tipos de sistemas están todos diseñados para diferentes propósitos. Antes de elegir un sistema para su aplicación, tendrá que considerar el tamaño que debe tener, el hardware que necesita y, sobre todo, cuánto puede gastar en él.

Ventajas de la HPC

sistemas operativos de servidores

El uso de sistemas de computación de alto rendimiento tiene muchas ventajas. Los sistemas HPC son excelentes para manejar grandes cantidades de datos, y también permiten realizar cálculos complejos en ellos. Algunos de los otros beneficios de los sistemas HPC incluyen:

  • Mayor velocidad: los sistemas HPC le permiten realizar muchas tareas diferentes al mismo tiempo, lo que significa que puede terminarlas mucho más rápido de lo que lo haría un ordenador tradicional.
  • Mayor productividad: varios ordenadores trabajando juntos pueden utilizarse de diferentes maneras, lo que significa que se puede hacer más con ellos y conseguir más.
  • Mayor precisión: los sistemas HPC pueden realizar en segundos cálculos complejos que a los ordenadores normales les llevaría horas. Por ejemplo, pueden simular CFD con alta precisión gracias a invertir mayor capacidad de cómputo, para que la simulación sea lo más parecida a la realidad, con más variables.
  • Escalabilidad: los sistemas HPC pueden escalarse para trabajar con tantos ordenadores como se necesite.

Limitaciones de la HPC

Los sistemas HPC no están diseñados para todas las aplicaciones. Algunas limitaciones específicas de los sistemas HPC son:

  • Los sistemas HPC pueden ser muy caros de construir y mantener.
  • Sólo pueden resolver tipos específicos de problemas, y se optimizan para eso.
  • Requieren un software especial para funcionar correctamente.
  • Son excelentes para manejar grandes cantidades de datos y realizar cálculos complejos, pero pueden no ser ideales para todas las aplicaciones. Deberá elegir un tipo específico de sistema HPC para su aplicación, ya que cada uno tiene diferentes puntos fuertes y débiles.

¿En qué se diferencia la HPC de la informática tradicional?

La computación tradicional utiliza un ordenador para resolver un problema a la vez. Los sistemas HPC están diseñados para trabajar juntos y resolver muchos problemas simultáneamente. Cuando trabaja en un solo problema, un ordenador tradicional utiliza su unidad central de procesamiento (CPU) para realizar los cálculos.

Los sistemas HPC, por el contrario, utilizan múltiples CPUs y ordenadores diferentes, que trabajan como uno solo, para resolver problemas complejos. Esto se conoce como procesamiento paralelo, y permite a los sistemas HPC abordar muchas tareas diferentes a la vez. Por esto, los sistemas informáticos tradicionales sólo pueden resolver problemas sencillos porque están diseñados para trabajar en un problema a la vez. Los sistemas HPC están diseñados para resolver problemas complejos utilizando el procesamiento paralelo para distribuir el trabajo entre varios ordenadores.

Criterios para un buen sistema HPC

Hay muchos tipos diferentes de sistemas HPC, y antes de elegir uno, tendrá que considerar varios factores. Es importante encontrar un sistema HPC que sea escalable, fácil de mantener y que tenga la capacidad de descomponer problemas complejos. También debe tener en cuenta cuánto costará construir y mantener su sistema HPC. Por último, debe encontrar un sistema HPC que sea compatible con su industria y aplicación.

Historia de la HPC

Los primeros ordenadores diseñados para el alto rendimiento se construyeron en la década de 1950, y la gente empezó a utilizar el término «computación de alto rendimiento» a principios de la década de 1960.

Sin embargo, no fue hasta la década de 1980 cuando la computación paralela masiva se convirtió en una realidad. Durante esta época, las empresas comenzaron a construir sistemas informáticos paralelos con múltiples procesadores.

El siguiente hito importante se produjo en 1991, cuando los ingenieros completaron la conexión de un sistema informático que utilizaba más de 1.000 microordenadores conectados para formar un superordenador. Este sistema fue capaz de realizar un cálculo que un solo sistema informático tardaría 100 años en completar. Desde entonces, los sistemas de computación de alto rendimiento son cada vez más comunes con el auge de la computación en la nube.

¿Por qué es importante la HPC?

hpc

Los sistemas HPC son importantes porque permiten procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente. Empresas de muchos sectores diferentes utilizan sistemas de computación de alto rendimiento para resolver problemas complejos y realizar análisis de grandes conjuntos de datos.

Los sistemas HPC también se utilizan en áreas como la inteligencia artificial y la predicción meteorológica, que se espera que crezcan de forma significativa en los próximos años. Con la ayuda de los sistemas de computación de alto rendimiento, los científicos pueden comprender mejor el mundo que les rodea y hacer descubrimientos importantes.

En conclusión, los sistemas de computación de alto rendimiento son necesarios para muchas industrias porque permiten a los usuarios procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y eficiente.

Aplicaciones

En cuanto a las posibles aplicaciones de este tipo de supercomputación, destacan:

Visualización 3D

3D

Si trabaja en el sector de la construcción, la fabricación o la arquitectura, es probable que utilice la visualización 3D para crear modelos de sus diseños antes de construirlos. Un superordenador puede acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Gracias a este proceso, sus modelos 3D serán más fluidos y precisos. Es más, con el acceso a un superordenador, también puede crear visitas virtuales y recorridos de construcción, para que pueda ver el aspecto de un proyecto antes de que se construya. Sus clientes apreciarán este nivel de detalle y precisión. Esta aplicación de la supercomputación es ideal para las empresas de los sectores de la arquitectura, la ingeniería y la construcción.

Modelado y simulación del clima

cambio climático

La modelización y simulación del clima se utiliza para predecir cómo afectará el cambio climático al medio ambiente. Mediante el análisis de datos relacionados con las concentraciones de gases de efecto invernadero, los niveles de temperatura y otros aspectos del medio ambiente, los científicos pueden predecir cómo cambiará el planeta como resultado de estos factores. Los modelos climáticos y las simulaciones pueden utilizarse para predecir variables como el aumento del nivel del mar, la propagación de ciertas enfermedades y la disponibilidad de alimentos y agua. Las simulaciones también pueden utilizarse para predecir cómo se verán afectadas las poblaciones por estos cambios. Los superordenadores son ideales para estas tareas porque pueden analizar grandes cantidades de datos en cuestión de segundos, mientras que un ordenador normal tardaría horas en hacer el mismo trabajo. Un superordenador puede ayudar a su empresa a predecir cómo afectará el cambio climático a sus operaciones. Esto le permitirá tomar decisiones empresariales cruciales que pueden tener un impacto positivo duradero en su organización.

Descubrimiento e investigación basados en datos

Seeds are secured in plant pillows for the Veggie plant growth system inside a laboratory in the Space Station Processing Facility at NASA’s Kennedy Space Center in Florida. Original from NASA. Digitally enhanced by rawpixel.

Las aplicaciones de supercomputación son ideales para el descubrimiento y la investigación basados en datos. De hecho, los superordenadores son las mejores herramientas para el descubrimiento y la investigación basados en datos porque pueden procesar grandes cantidades de datos e identificar patrones que los investigadores humanos podrían haber pasado por alto. Esto es importante para campos como la medicina, las finanzas y el marketing, ya que estos campos están muy orientados a los datos y dependen de la información para tomar decisiones. Utilizando un superordenador, su organización puede analizar rápidamente los datos de una amplia gama de fuentes para identificar patrones y tomar decisiones más informadas. Esto puede ser especialmente útil en las campañas de marketing, donde los datos se utilizan para comprender el comportamiento de los clientes y predecir las tendencias futuras. Un superordenador puede ayudar a su empresa a optimizar los esfuerzos de investigación, ya que puede procesar rápidamente grandes cantidades de datos para crear modelos, simulaciones y visualizaciones precisas que puede utilizar para tomar decisiones más informadas.

Avanzar en el aprendizaje automático y la investigación de la IA

IA

Los superordenadores son perfectos para el aprendizaje automático y la investigación de la IA. Esto se debe a que los superordenadores pueden procesar rápidamente grandes cantidades de datos y ejecutar simulaciones para mejorar los modelos de IA actuales. Si trabaja en un campo en el que la implementación de la IA es útil, los superordenadores pueden acelerar este proceso. Con los superordenadores, su organización puede generar grandes cantidades de datos y probar diferentes modelos de IA para determinar cuál es el más preciso. Esto puede ayudarle a mejorar sus modelos de IA y hacerlos más precisos y fiables. La IA es esencial para muchos sectores, como la sanidad, las finanzas y el marketing. Un superordenador puede ayudar a su organización a tomar decisiones informadas más rápidamente gracias a su capacidad para procesar rápidamente grandes cantidades de datos.

Análisis de la meteorología

meteorología

El análisis de la meteorología es también un proceso habitual para el que se usan estas grandes máquinas. Gracias a ellas se puede predecir con mayor exactitud el tiempo que hará en cada lugar del planeta. Por ejemplo, cada vez que veas el parte meteorológico tras el telediario de cada día, verás datos que han sido obtenidos por un satélite y procesados por un supercomputador para predecir lo que hará en varios días vista.

Descubrimiento de fármacos y análisis del genoma

vacuna

El descubrimiento de fármacos y el análisis del genoma son tareas críticas que ayudan a los científicos a identificar nuevos medicamentos y descubrir nuevas curas. Un superordenador puede ayudar a su organización a llevar a cabo estas tareas, que normalmente llevarían mucho tiempo. Un superordenador puede acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Esto puede ser útil para las compañías farmacéuticas, las empresas de biotecnología y las organizaciones de investigación. Un superordenador puede ayudar a su organización a descubrir nuevos medicamentos y curas analizando grandes cantidades de datos y realizando simulaciones en profundidad. Esto puede ser beneficioso para las organizaciones sanitarias y las empresas farmacéuticas. Por ejemplo, las vacunas del Covid-19 se han conseguido tan rápidamente gracias al HPC.

Exploración de petróleo y gas

plataforma petrolífera

La exploración de petróleo y gas es el proceso de búsqueda de nuevos depósitos de petróleo y gas natural. Para ello, se analizan grandes cantidades de datos y se realizan complejas simulaciones para determinar dónde se puede encontrar petróleo y gas. Un superordenador puede ayudar a su empresa a completar esta tarea más rápidamente porque puede procesar grandes cantidades de datos en pocos segundos. Esto puede ser útil para las empresas de exploración de petróleo y gas, ya que puede ayudar a su organización a descubrir nuevos yacimientos y tomar decisiones más informadas. Los superordenadores pueden acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Esto puede ser beneficioso para las empresas de exploración de petróleo y gas, ya que puede ayudar a su organización a descubrir nuevos yacimientos y a tomar decisiones más informadas con mayor rapidez.

Avances en robótica

robot

Los avances en robótica se utilizan para crear robots más avanzados y potentes. Un superordenador puede ayudar a su organización a completar esta tarea más rápidamente, analizando grandes cantidades de datos y ejecutando simulaciones que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Esto puede ser útil para las empresas de robótica, ya que puede ayudar a su organización a crear robots más avanzados. Los superordenadores pueden acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos.

Investigación de materiales

materiales

La investigación de nuevos materiales (materiales avanzados e inteligentes) es el proceso de creación de nuevos materiales que pueden utilizarse en diversas industrias. Los superordenadores pueden ayudar a su organización a completar esta tarea más rápidamente analizando grandes cantidades de datos y ejecutando simulaciones que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Esto puede ser beneficioso para industrias como la aeroespacial y la de la construcción, ya que puede ayudar a su organización a descubrir nuevos materiales y a tomar decisiones más informadas. Los superordenadores pueden acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos.

Investigación aerodinámica (CFD)

CFD

La investigación aerodinámica es el proceso de investigar el flujo de aire alrededor de un objeto, como un avión o un F1. Esto puede ser útil para industrias como la aeroespacial, en la que los aviones requieren cálculos precisos para volar con eficacia. Un superordenador puede ayudar a su organización a completar esta tarea más rápidamente, analizando grandes cantidades de datos y ejecutando simulaciones que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos. Esto puede ser beneficioso para industrias como la aeroespacial, en la que los aviones requieren cálculos precisos para volar con eficacia. Los superordenadores pueden acelerar este proceso realizando cálculos que normalmente llevarían horas en sólo unos segundos.

Isaac Romero Torres

Más de una década trabajando en el ámbito de la investigación sobre arquitecturas y microarquitecturas de CPUs, de la electrónica, la lógica digital, de los sistemas operativos Unix (con los que trabajé como asesor para algunas empresas), programación de MCUs, PLCs, hacking, etc.
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